Статистикийн шинжилгээ: Алхам алхмаар зааварчилгаа

Шинжлэх ухаан, эдийн засаг, нийгмийн шинжлэх ухаан зэрэг төрөл бүрийн салбарт хэрэглэгдэх суурь хэрэгсэл болох статистикийн шинжилгээний судалгаанд тавтай морилно уу. Оюутан, судлаачдад зориулсан энэхүү нийтлэл нь нарийн төвөгтэй өгөгдлийг ойлгох, шийдвэр гаргах үйл явцыг сайжруулахын тулд эдгээр зарчмуудыг хэрэгжүүлэхэд тань туслах болно. Эдгээр техникийг эзэмшсэнээр таны мэдлэг сайжирна судалгаа чадавхи нь нарийн судалгаа хийж, чухал дүгнэлт гаргах боломжийг танд олгоно.

Бид танд таамаглал дэвшүүлэх, төлөвлөгөөгөө төлөвлөхөөс эхлээд статистик дүн шинжилгээ хийх үндсэн алхмуудыг танд өгөх болно. судалгаа мэдээлэл цуглуулах, нарийвчилсан дүн шинжилгээ хийх, үр дүнг тайлбарлах. Зорилго нь статистикийн аргуудыг тайлж, эдгээр аргуудыг эрдэм шинжилгээний болон мэргэжлийн үйл ажиллагаандаа итгэлтэйгээр ашиглах мэдлэгийг танд олгох явдал юм.

Статистикийн шинжилгээ нь ойлголтыг нээж, судалгаагаа хэрхэн урагшлуулж болохыг олж мэдээрэй!

Статистикийн шинжилгээг ойлгох, хэрэглэх

Статистикийн шинжилгээ гэдэг нь тоон мэдээллийн хүрээнд чиг хандлага, хэв маяг, харилцаа холбоог тодорхойлох зорилгоор өгөгдлийг системтэйгээр судлах явдал юм. Энэ үйл явц нь шинжлэх ухаан, засгийн газар, бизнес зэрэг янз бүрийн салбарт мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах, үр дүнтэй стратеги төлөвлөлт хийхэд зайлшгүй шаардлагатай. Та статистикийн шинжилгээнд хэрхэн хандаж болохыг эндээс үзнэ үү.

• Төлөвлөлт ба таамаглалын тодорхойлолт. Хүчтэй, найдвартай дүгнэлт гаргахын тулд түүврийн хэмжээ, түүврийн аргыг сайтар бодож, таамаглалаа тодорхой тодорхойлж, судалгаагаа төлөвлө.
• Мэдээлэл цуглуулах, тайлбарлах статистик. Дүрслэх статистикийг ашиглан өгөгдлийг цэгцлэх, нэгтгэх нь мэдээлэл цуглуулсны дараах аналитикийн эхний алхам юм. Энэ алхам нь өгөгдлийн гол чиг хандлага, хувьсах байдлыг онцолдог.
• Дүгнэлт статистик. Энэ үе шатанд түүврээс гаргасан дүгнэлтийг илүү олон хүн амд хэрэглэнэ. Энэ нь олдворын статистик ач холбогдлыг сонгох таамаглалыг шалгах, тооцоолох аргуудыг багтаасан болно.
• Тайлбар ба ерөнхий ойлголт. Эцсийн алхам нь өгөгдлийг тайлбарлах, үр дүнг илүү өргөн хүрээнд нэгтгэх явдал юм. Үүнд судалгааны үр дүнгийн үр нөлөөг хэлэлцэх, цаашдын судалгааны чиглэлийг санал болгох зэрэг орно.

Статистикийн шинжилгээ нь байгууллагын болон судалгааны чадавхийг сайжруулж, бодлогын шийдвэр гаргах, бүтээгдэхүүн боловсруулах, системийг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Шийдвэр гаргах үйл явцад өгөгдлийн үүрэг нэмэгдэхийн хэрээр статистикийн шинжилгээний ач холбогдол нэмэгддэг. Энэхүү гарын авлага нь эдгээр чухал ур чадварыг ашиглах бат бөх суурийг бий болгох зорилготой.

Статистикийн шинжилгээний нийтлэг буруу ойлголт

Хэдийгээр асар их хүч чадалтай ч статистик дүн шинжилгээ нь ихэвчлэн буруу ойлголттой байдаг. Эдгээрийг тодруулах нь судалгааны тайлбарын үнэн зөв, найдвартай байдлыг эрс сайжруулж чадна. Статистикийн дүн шинжилгээ хийх хамгийн нийтлэг үл ойлголцлын заримыг энд дурдав.

• p-утгыг буруу тайлбарлах. p-утга нь ихэвчлэн тэг таамаглал үнэн байх магадлал гэж буруу ойлгогддог. Бодит байдал дээр энэ нь тэг таамаглалыг зөв гэж хүлээн зөвшөөрч байгаа нь бодитоор ажиглагдсанаас хэт туйлширсан эсвэл илүү эрс тэс өгөгдлийг ажиглах магадлалыг хэмждэг. Жижиг p-утга нь тэг таамаглал үнэн байсан тохиолдолд ийм өгөгдөл магадлал багатай болохыг харуулж байгаа бөгөөд энэ нь түүнийг үгүйсгэхэд хүргэдэг. Гэсэн хэдий ч энэ нь таамаглал үнэн байх магадлалыг хэмждэггүй.
• Корреляци ба учир шалтгааны хоорондын төөрөгдөл. Статистикийн шинжилгээний нэг нийтлэг алдаа бол корреляци нь учир шалтгаантай холбоотой гэж үзэх явдал юм. Хоёр хувьсагч хамааралтай байна гэдэг нь нэг нь нөгөөг нь үүсгэдэг гэсэн үг биш юм. Корреляци нь хоёуланд нь нөлөөлж буй гуравдагч хувьсагчаас эсвэл бусад шалтгаант бус харилцаанаас үүсч болно. Шалтгааныг тогтоохын тулд хяналттай туршилт эсвэл бусад хүчин зүйлийг үгүйсгэх статистик аргууд шаардлагатай.
• Статистикийн ач холбогдол ба нөлөөллийн хэмжээнүүдийн талаархи буруу ойлголт. Статистикийн ач холбогдол нь практик ач холбогдолтой гэсэн үг биш юм. Үр дүн нь статистикийн хувьд ач холбогдолтой байж болох ч нөлөөллийн хэмжээ маш бага тул практик ач холбогдолгүй. Эсрэгээр, статистикийн хувьд ач холбогдолгүй үр дүн нь ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй гэсэн үг биш юм; Энэ нь үр нөлөөг илрүүлэхэд түүврийн хэмжээ хэтэрхий бага байсан гэсэн үг юм. Үр нөлөөний хэмжээг ойлгох нь үр дүнгийн практик үр дагаврыг үнэлэхэд чухал ач холбогдолтой нөлөөллийн ач холбогдлыг ойлгох боломжийг олгодог.

Статистикийн шинжилгээний судалгааны эхэн үед эдгээр буруу ойлголтыг шийдвэрлэснээр та буруу дүгнэлт, өгөгдлийг буруу тайлбарлахад хүргэж болзошгүй нийтлэг бэрхшээлээс зайлсхийх боломжтой. Статистикийн шинжилгээг зөв ойлгож, хэрэглэвэл судалгааны үр дүнгийн хүчинтэй байдал, үр нөлөөг ихээхэн сайжруулж чадна.

Статистикийн дэвшилтэт техникүүд

Статистикийн шинжилгээний салбар хөгжихийн хэрээр олон төрлийн дэвшилтэт техникүүд нь том өгөгдлийн багц, нарийн төвөгтэй асуултуудыг шийдвэрлэх судлаачдын хувьд маш чухал болсон. Энэ хэсэг нь эдгээр аргуудын талаар тодорхой тоймыг санал болгож, тэдгээрийн бодит хэрэглээ, давуу талыг онцлон харуулав.

Олон талт шинжилгээ

Олон хувьсагчтай дүн шинжилгээ нь олон хувьсагчдыг нэгэн зэрэг шалгаж, тэдгээрийн хоорондын хамаарал, нөлөөллийг илрүүлэх боломжийг олгодог. Нийтлэг арга техникт олон регресс, хүчин зүйлийн шинжилгээ, MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) орно. Эдгээр аргууд нь маркетингийн янз бүрийн стратеги нь хэрэглэгчийн зан төлөвт үзүүлэх нөлөөллийг судлах гэх мэт хамааралтай хувьсагчдад янз бүрийн хүчин зүйл нөлөөлдөг хувилбаруудад ялангуяа ашигтай байдаг. Эдгээр харилцааг ойлгох нь танд хамгийн их нөлөө үзүүлж буй хүчин зүйлсийг тодорхойлж, түүнд нийцүүлэн стратегийг өөрчлөхөд тусална.

Өгөгдлийн шинжилгээнд машин сургалтын алгоритмууд

Машины сургалт нь өгөгдлийг урьдчилан таамаглах, ангилах алгоритмтай уламжлалт статистик аргуудыг сайжруулдаг. Үүнд хэрэглэгчийн эргэлтийг урьдчилан таамаглах эсвэл имэйлийг спам эсвэл спам бус гэж ангилахад тохиромжтой регресс, ангиллын мод зэрэг хяналттай сургалтын арга техникүүд багтана. Кластер хийх, үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн шинжилгээ зэрэг хяналтгүй сургалтын аргууд нь өгөгдлийн хэв маягийг олоход тохиромжтой. Жишээлбэл, тэд тодорхой ангилалгүйгээр худалдан авах дадал зуршлаар үйлчлүүлэгчдийг бүлэглэж болно.

Бүтцийн тэгшитгэлийн загварчлал (SEM)

SEM бол ажиглагдсан болон далд хувьсагчдын хоорондын хамаарлын талаарх таамаглалыг шалгадаг хүчирхэг статистикийн арга юм. Энэ нь хүчин зүйлийн шинжилгээ болон олон тооны регрессийг нэгтгэж, үйлчлүүлэгчийн сэтгэл ханамж (шууд хэмжигдээгүй далд хувьсагч) үнэнч байх зан үйлд хэрхэн нөлөөлдөгийг ойлгох гэх мэт нарийн төвөгтэй учир шалтгааны хамаарлыг шинжлэхэд хүчирхэг болгодог. SEM нь харилцааны нарийн төвөгтэй сүлжээг загварчлахад нийгмийн шинжлэх ухаан, маркетинг, сэтгэл судлалд өргөн хэрэглэгддэг.

Цаг хугацааны цуврал шинжилгээ

Цаг хугацааны цуврал шинжилгээ нь цаг хугацааны явцад цуглуулсан өгөгдлийн цэгүүдэд дүн шинжилгээ хийхэд маш чухал бөгөөд өнгөрсөн үеийн хэв маягаас ирээдүйн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглахад тусалдаг. Энэ аргыг санхүүгийн зах зээлд хувьцааны үнийг урьдчилан таамаглахад, цаг уурын салбарт цаг агаарын өөрчлөлтийг урьдчилан таамаглахад, эдийн засагт ирээдүйн эдийн засгийн үйл ажиллагааг тооцоолоход өргөн хэрэглэгддэг. ARIMA загвар, улирлын задаргаа зэрэг техникүүд нь янз бүрийн хэв маяг, улирлын өөрчлөлтийг удирдахад тусалдаг.

Эдгээр дэвшилтэт техникийг ойлгож, хэрэглэхийн тулд статистикийн онолын бат бөх суурь, ихэвчлэн тусгай програм хангамжийн хэрэгслийг ашиглах шаардлагатай байдаг. Судлаачдыг нарийвчилсан сургалтанд хамруулж, боломжтой бол статистикчидтай хамтран ажиллахыг зөвлөж байна. Энэхүү хамтын арга нь таны судалгааны үр дүнгийн нарийн төвөгтэй байдал, үнэн зөв байдлыг эрс сайжруулж чадна.

Таамаглал дэвшүүлж, судалгаа хийх

Өмнө дурьдсан статистикийн дэвшилтэт арга техникүүдэд тулгуурлан энэ хэсэг нь тэдгээрийг бүтэцлэгдсэн судалгааны орчинд практикт ашиглахад чиглүүлнэ. Туршилтын загварт олон хувьсагчтай дүн шинжилгээ хийхээс эхлээд харилцан хамаарлын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд машин сургалтын алгоритмыг ашиглах хүртэл бид үр дүнтэй дүн шинжилгээ хийх зорилгоор судалгааныхаа загварыг статистикийн хэрэгслүүдтэй хэрхэн уялдуулах талаар судлах болно. Та таамаглал дэвшүүлж, зорилгодоо нийцсэн судалгааны дизайныг хэрхэн зохион байгуулах талаар суралцах бөгөөд цуглуулсан өгөгдөл нь хамааралтай, хүчтэй байх болно.

Статистикийн таамаглал бичих

Статистикийн таамаглалыг бичих нь судалгааны үйл явц дахь маш чухал алхам бөгөөд системтэй судалгаа хийх үндэс суурийг тавьдаг. Таамаглал нь судалгааны асуулт, суурь судалгаанаас үүдэлтэй шинжлэх ухааны үндэслэлтэй байж болох тайлбар эсвэл таамаглалыг санал болгодог. Судлаачид тэг болон өөр таамаглалыг тодорхой илэрхийлснээр тэдний өгөгдөл нь тэдний анхны таамаглалыг дэмжиж байгаа эсвэл үгүйсгэж байгаа эсэхийг үнэлэх тогтолцоог бий болгодог. Эдгээр таамаглалууд нь ихэвчлэн хэрхэн бүтэцлэгдсэн байдаг:

• Тэг таамаглал (H0). Ямар ч нөлөө, ялгаа байхгүй гэж үзээд шууд шалгадаг. Энэ нь хэмжсэн хоёр хувьсагчийн хооронд ямар ч хамаарал байхгүй гэсэн стандарт таамаглал юм.
• Альтернатив таамаглал (H1). Эффект, ялгаа, хамаарлыг тогтоодог бөгөөд тэг таамаглалыг үгүйсгэсэн тохиолдолд хүлээн зөвшөөрнө.

Энэхүү давхар таамаглалын арга нь дүгнэлтийн бүрэн бүтэн байдал, үнэн зөв байдалд чухал ач холбогдолтой дүгнэлт хийх тодорхой шалгууруудыг тогтоох замаар статистикийн тестийг зохион байгуулах, судалгааны объектив байдлыг хадгалахад тусалдаг.

Туршилтын болон корреляцийн судалгааны таамаглалын жишээ:

• Үгүй таамаглал (туршилтын). Ажлын байран дээр өдөр бүр анхаарал халамж тавих дасгалуудыг нэвтрүүлэх нь ажилчдын стрессийн түвшинд ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй. • Альтернатив таамаглал (туршилтын). Ажлын байранд өдөр тутмын анхаарал халамжийн дасгалуудыг нэвтрүүлэх нь ажилчдын стрессийн түвшинг бууруулдаг. • Үгүй таамаглал (корреляци). Анхаарал хандуулах дадлага хийх хугацаа болон ажилчдын ажлын амьдралын тэнцвэрт байдлын чанарын хооронд ямар ч хамаарал байхгүй. • Альтернатив таамаглал (корреляци). Анхаарал хандуулах дадлага нь уртасгах нь ажилчдын дунд ажил амьдралын тэнцвэртэй байдлыг хангадаг.

Судалгааны загвараа төлөвлөх

Таны таамаглалыг батлахын тулд өгөгдлийг хэрхэн цуглуулж, дүн шинжилгээ хийхийг удирдан чиглүүлдэг хүчирхэг судалгааны загвар нь аливаа судалгаанд амин чухал юм. Дүрслэх, хамаарал, туршилтын аль нь ч байсан дизайны сонголт нь өгөгдөл цуглуулах арга, ашигласан аналитик аргад ихээхэн нөлөөлдөг. Судалгааны асуултуудыг үр дүнтэй шийдвэрлэхийн тулд дизайныг судалгааны зорилгодоо нийцүүлэх нь чухал бөгөөд практикт хэрэглэгдэх тодорхой арга зүйг ойлгох нь адил чухал юм.

Судалгааны загвар бүр нь санааг шалгах, чиг хандлагыг судлах, шалтгаан үр дагаврын холбоог санал болгохгүйгээр үйл явдлыг дүрслэх гэх мэт тодорхой үүрэгтэй. Эдгээр загваруудын ялгааг мэдэх нь таны судалгааны хэрэгцээнд нийцүүлэн хамгийн сайн загварыг сонгох гол түлхүүр юм. Судалгааны дизайны төрлүүд энд байна.

• Туршилтын загвар. Хувьсагчдыг удирдах, үр дүнг ажиглах замаар шалтгаан-үр дагаврын хамаарлыг шалгах.
• Корреляцийн загварууд. Хувьсагчдыг өөрчлөхгүйгээр тэдгээрийн хоорондын боломжит харилцааг судалж, чиг хандлага, холбоог тодорхойлоход тусална уу.
• Дүрслэх загварууд. Шалтгаан-үр дагаврын холбоо тогтоох оролдлогогүйгээр популяци эсвэл үзэгдлийн шинж чанарыг дүрслэх.

Судалгааны ерөнхий хандлагыг сонгосны дараа судалгаагаа практик түвшинд хэрхэн зохион байгуулж, явуулахыг тодорхойлсон янз бүрийн арга зүйг ойлгох нь чухал юм. Эдгээр аргачлалууд нь оролцогчдыг хэрхэн бүлэглэж, дүн шинжилгээ хийхийг тодорхойлдог бөгөөд энэ нь таны сонгосон загварын дагуу үнэн зөв, хүчинтэй үр дүнд хүрэхэд маш чухал юм. Энд бид илүү өргөн хүрээний судалгааны стратегийн хүрээнд ашигласан зарим үндсэн дизайны төрлүүдийг дэлгэрэнгүй харуулав.

• Субьект хоорондын дизайн. Янз бүрийн нөхцөлд оролцогчдын янз бүрийн бүлгийг харьцуулна. Энэ нь янз бүрийн эмчилгээ нь янз бүрийн бүлэгт хэрхэн нөлөөлж байгааг ажиглахад тустай бөгөөд бүх оролцогчдод ижил нөхцлийг хэрэглэх боломжгүй судалгаанд тохиромжтой.
• Сэдвийн доторх дизайн. Судлаачдад ижил бүлгийн оролцогчдыг бүх нөхцөлд ажиглах боломжийг олгодог. Энэхүү загвар нь цаг хугацааны явцад эсвэл ижил хувь хүмүүсийн хүрээнд тодорхой интервенц хийсний дараа гарсан өөрчлөлтийг шинжлэхэд давуу талтай бөгөөд оролцогчдын хоорондын ялгаанаас үүсэх хэлбэлзлийг багасгадаг.
• Холимог дизайн. Субьект хоорондын болон доторх загваруудын элементүүдийг нэгтгэж, янз бүрийн хувьсагч, нөхцөл байдлын талаар иж бүрэн дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог.

Судалгааны дизайны хэрэглээний жишээ:

Эдгээр загвар нь бодит судалгаанд хэрхэн ажилладагийг харуулахын тулд дараах хэрэглээг анхаарч үзээрэй. • Туршилтын загвар. Ажилтнууд анхаарал халамж тавих хөтөлбөрт хамрагдах судалгааг төлөвлөх ба түүний нөлөөллийг үнэлэхийн тулд хөтөлбөрийн өмнө болон дараа тэдний стрессийн түвшинг хэмжинэ. Энэ нь стрессийн түвшний талаархи туршилтын таамаглалтай нийцдэг. • Корреляцийн дизайн. Ажилчдын өдөр тутмын анхаарал халамжийн дасгалын үргэлжлэх хугацааг судалж, хэв маягийг судлахын тулд үүнийг өөрсдийн мэдээлсэн ажил амьдралын тэнцвэртэй харьцуулж үзээрэй. Энэ нь анхаарал халамжийн үргэлжлэх хугацаа, ажил амьдралын тэнцвэрт байдлын талаархи харилцан хамаарлын таамаглалтай тохирч байна.

Төлөвлөлтийнхөө алхам бүрийг сайтар бодож үзсэнээр та дараагийн өгөгдөл цуглуулах, дүн шинжилгээ хийх, тайлбарлах үе шатууд нь таны судалгааны анхны зорилтуудтай нягт уялдаатай бат бөх суурь дээр суурилагдсан байх баталгаа болно.

Статистикийн шинжилгээнд зориулж түүвэр мэдээлэл цуглуулах

Статистикийн аргуудыг судалж, судалгаагаа төлөвлөсний дараа бид судалгааны үйл явцын чухал үе шат болох мэдээлэл цуглуулах гэж байна. Зөв дээжийг сонгох нь таны шинжилгээний үнэн зөв, хэрэглэх боломжтой байдлыг дэмждэг тул үндсэн зүйл юм. Энэ үе шат нь зөвхөн өмнө нь дэвшүүлсэн таамаглалыг үндэслээд зогсохгүй дараагийн бүх шинжилгээний үндэс суурийг тавьж, найдвартай, өргөн хэрэглэгдэх үр дүнг гаргахад зайлшгүй шаардлагатай болгодог.

Дээж авах арга барил

Түүвэрлэлтийн зөв аргыг сонгох нь судалгааны үр дүнгийн бүрэн бүтэн байдалд маш чухал юм. Бид тус бүр нь тодорхой давуу талтай, бэрхшээлтэй тулгардаг хоёр үндсэн аргыг судалж байна:

• Магадлалын түүвэрлэлт. Энэ арга нь популяцийн гишүүн бүрт сонгогдох тэгш боломжийг баталгаажуулж, сонголтын хэвийх байдлыг багасгаж, түүврийн төлөөллийг сайжруулдаг. Үүнийг илүү өргөн хүрээний хүн амд ерөнхийд нь харуулах шаардлагатай судалгаанд илүүд үздэг. Энэхүү арга нь олдворуудыг нийт хүн амд найдвартай хүргэх боломжийг баталгаажуулснаар статистикийн хүчтэй дүн шинжилгээг үндэслэдэг.
• Магадлалын бус түүвэрлэлт. Энэ арга нь тав тухтай байдал, хүртээмж зэрэг санамсаргүй бус шалгуураар хүмүүсийг сонгох явдал юм. Хэдийгээр энэ арга нь илүү хэмнэлттэй боловч нийт хүн амын түүврийн төлөөлөгчийг гаргаж өгөхгүй байж магадгүй бөгөөд энэ нь судалгааны үр дүнд нөлөөлж болзошгүй өрөөсгөл ойлголтыг бий болгож болзошгүй юм.

Хэдий хэвийх магадлалтай хэдий ч магадлалын бус түүвэрлэлт нь ялангуяа нийт хүн амд хандахад бэрхшээлтэй эсвэл судалгааны зорилго нь өргөн хүрээтэй ерөнхий дүгнэлт шаарддаггүй үед үнэ цэнэтэй хэвээр байна. Энэ аргыг хэзээ, хэрхэн ашиглахыг зөв ойлгох нь буруу ашиглах, буруу тайлбарлахаас зайлсхийхэд чухал ач холбогдолтой бөгөөд гаргасан дүгнэлт нь заасан нөхцөлд хүчинтэй байх болно.

Статистикийн шинжилгээнд түүвэрлэлтийн үр дүнтэй стратегийг хэрэгжүүлэх

Үр дүнтэй түүвэрлэлт нь нөөцийн хүртээмжийг хүчтэй, төлөөлөх түүврийн хэрэгцээтэй тэнцвэржүүлдэг.

• Нөөцийн хүртээмж. Танд ямар нөөц, дэмжлэг байгаа эсэхийг шалгаарай, энэ нь таныг ажилд авах өргөн цар хүрээтэй стратеги ашиглах боломжтой эсэх, эсвэл илүү хялбар, хямд аргад найдах шаардлагатай эсэхийг тодорхойлох болно.
• Хүн амын олон янз байдал. Гадаад хүчин төгөлдөр байдлыг сайжруулахын тулд нийт хүн амын олон янз байдлыг тусгасан түүврийг авахыг хичээ, ялангуяа янз бүрийн нөхцөлд нэн чухал.
• Ажилд авах аргууд. Зорилтот хүн ам зүйн байдлаас хамааран дижитал зар сурталчилгаа, боловсролын байгууллагуудтай түншлэх эсвэл олон нийтэд хүрч ажиллах зэрэг боломжит оролцогчдыг татан оролцуулах үр дүнтэй аргуудыг сонго.

Статистикийн шинжилгээ хийхэд түүврийн хүрэлцээг хангах

Оролцогчдоо эцэслэхээс өмнө түүврийн хэмжээ нь статистикийн найдвартай байдлыг хангахад хангалттай эсэхийг шалгаарай.

• Түүврийн хэмжээний тооцоолуур. Таны судалж буй үр нөлөөний хүлээгдэж буй хэмжээ, үр дүндээ хэр итгэлтэй байхыг хүсч байгаагаа, сонгосон баталгааны түвшингээ харгалзан 5% гэж тохируулж, хэдэн оролцогч хэрэгтэйг олохын тулд онлайн хэрэгслийг ашиглана уу. Эдгээр хэрэгслүүд нь ихэвчлэн өмнөх судалгаа эсвэл урьдчилсан туршилтын үр нөлөөний хэмжээг тооцоолохыг шаарддаг.
• Хувьсах байдлыг тохируулах. Хэрэв таны судалгаанд олон дэд бүлгүүд эсвэл нарийн төвөгтэй загварууд багтсан бол шаардлагатай түүврийн хэмжээг сонгохдоо бүлгийн доторх болон хоорондын өөрчлөлтийг харгалзан үзээрэй. Илүү их хэлбэлзэл нь бодит үр нөлөөг үнэн зөв илрүүлэхийн тулд илүү том дээж шаарддаг.

Түүвэрлэлтийн аргын бодит хэрэглээ

Судалгааны дизайны талаархи өмнөх хэлэлцүүлэгтэй уялдуулан түүвэрлэлтийн хэрэглээний практик жишээг энд оруулав.

• Туршилтын дээж авах. Ажилчдын стрессийн түвшинд анхаарал халамж тавих дасгалын үр нөлөөг үнэлдэг судалгаанд олон хэлтсийн ажилчдыг хамруулж, түүвэр нь олон төрлийн ажил үүрэг, ахмад настны түвшинг тусгасан эсэхийг баталгаажуулах болно. Энэхүү олон талт байдал нь статистик дүн шинжилгээ хийхэд ажлын байрны өөр өөр орчинд гарсан үр дүнг нэгтгэхэд тусалдаг. • Корреляцийн түүвэрлэлт. Анхаарал төвлөрүүлэх дасгалын үргэлжлэх хугацаа болон ажил амьдралын тэнцвэрт байдлын хоорондын уялдаа холбоог судлахын тулд нийгмийн сүлжээний платформуудыг ашиглан анхаарал халамжийг тогтмол хийдэг хүмүүст чиглүүлээрэй. Энэ арга нь оролцогчдын үр дүнтэй, холбогдох оролцоог хөнгөвчилдөг.

Тайлбарласан статистик мэдээллээр өөрийн өгөгдлийг нэгтгэн дүгнэ

Өгөгдлөө цуглуулсны дараа дараагийн чухал алхам бол тайлбарлах статистикийг ашиглан цэгцэлж, нэгтгэн дүгнэх явдал юм. Энэ үе шат нь түүхий өгөгдлийг хялбарчилж, статистикийн гүнзгий дүн шинжилгээ хийхэд бэлэн болгодог.

Таны өгөгдлийг шалгаж байна

Эхлээд өгөгдлөө үнэлж, тэдгээрийн тархалтыг ойлгож, ямар нэгэн гажуудлыг тодорхойл, энэ нь тохирох шинжилгээний арга техникийг сонгоход чухал юм.

• Давтамжийн хуваарилалтын хүснэгтүүд. Утга бүр хэр олон удаа гарч ирдгийг жагсааж бичээрэй, энэ нь бидний анхаарал халамжийн судалгаанд ажилчдын дунд стрессийн тодорхой түвшний давтамж гэх мэт нийтлэг эсвэл ховор хариултуудыг тодорхойлоход тусалдаг.
• Бар диаграм. Категорийн өгөгдлийн тархалтыг харуулахад хэрэгтэй, жишээлбэл, анхаарал халамжийн судалгаанд хамрагдсан хэлтэс.
• Тархалтын талбайнууд. Эдгээр графикууд нь анхаарал төвлөрүүлэх дасгалын үргэлжлэх хугацаа болон стрессийг бууруулах хоорондын уялдаа зэрэг хувьсагчдын хоорондын хамаарлыг онцолж болно.

Энэхүү шалгалт нь таны өгөгдөл хэвийн эсвэл хазайлттай тархсан эсэхийг тодорхойлоход тусалж, дараах статистикийн тестийг сонгоход тань туслах болно.

Төв хандлагын хэмжүүрийг тооцоолох

Эдгээр хэмжүүрүүд нь таны өгөгдлийн багцын төв утгын талаарх ойлголтыг өгдөг:

• горим. Хамгийн их тохиолддог үнэ цэнэ. Жишээлбэл, оролцогчдын стрессийг бууруулах хамгийн түгээмэл түвшин.
• Median. Дундаж утга нь бүх өгөгдлийн цэгүүдийг эрэмбэлсэн үед юм. Энэ нь ялангуяа таны өгөгдөл хазайсан тохиолдолд хэрэг болно.
• Дундаж. Дундаж утга нь сэтгэлгээний өмнөх болон дараах үеийн стрессийн түвшингийн тоймыг санал болгож чадна.

Хувьсах хэмжигдэхүүнийг тооцоолох

Эдгээр статистик нь таны өгөгдөл хэр их өөрчлөгдөж байгааг тодорхойлдог:

• Range. Хамгийн багааас хамгийн их утга хүртэлх зайг харуулсан нь анхаарал төвлөрүүлэх үр дүнтэй байдлын хэлбэлзлийг илтгэнэ.
• Квартиль хоорондын хүрээ (IQR). Таны өгөгдлийн дундах 50%-ийг авч төвлөрсөн чиг хандлагыг илүү тодорхой харуулдаг.
• Стандарт хазайлт ба дисперс. Эдгээр хэмжүүрүүд нь өгөгдлийн цэгүүд дунджаас хэрхэн хазайж байгааг илэрхийлдэг бөгөөд стрессийг бууруулах үр дүнгийн өөрчлөлтийг ойлгоход тустай.

Ашиглаж буй тайлбарлах статистикийн жишээ

Эдгээр статистикийг хэрхэн ашиглаж байгааг харуулахын тулд:

• Туршилтын тохиргоо. Та сэтгэлгээний сургалтанд хамрагдаж буй ажилчдаас тестийн өмнөх болон дараах стрессийн түвшний оноо цуглуулсан гэж төсөөлөөд үз дээ. Дундаж болон стандарт хазайлтыг тооцоолох нь хөтөлбөрийн өмнөх болон дараах стрессийн түвшний өөрчлөлтийг тогтооход тусална.

Хэмжилтийн	Стрессийн дундаж оноо	Стандарт хэлбэлзэл
Урьдчилсан туршилт	68.4	9.4
Туршилтын дараах	75.2	9.8

Эдгээр үр дүн нь стресс буурч байгааг харуулж байгаа бөгөөд өндөр оноо нь стресс бага байгааг харуулж байна. Зөрчлийн харьцуулалт нь эдгээр өөрчлөлтийн ач холбогдлыг шалгаж болно.

• Корреляцийн судалгаа. Анхаарал төвлөрүүлэх дасгалын үргэлжлэх хугацаа болон сайн сайхан байдлын хоорондын хамаарлыг судлахдаа эдгээр хувьсагчууд хэрхэн хамааралтай болохыг шинжлэх болно:

Тодорхойлолт	үнэ цэнэ
Дасгал хийх дундаж хугацаа	Нэг хуралдаанд 62 минут
Сайн сайхан байдлын дундаж оноо	3.12 гарч 5
Корреляцийн коэффициент	Тооцоолох

Энэ арга нь дасгалын үргэлжлэх хугацаа болон сайн сайхан байдлын хоорондын хамаарлын бат бөх байдлыг тодруулж өгдөг.

Өгөгдлөө үр дүнтэй нэгтгэснээр та цаашдын статистик дүн шинжилгээ хийх бат бөх суурийг тавьж, судалгааныхаа асуултын талаар гүнзгий дүгнэлт гаргах боломжтой болно.

Өгөгдөлдөө дүгнэлт хийх статистикийн тусламжтайгаар дүн шинжилгээ хий

Тайлбарласан статистикийн тусламжтайгаар өөрийн өгөгдлийг нэгтгэн дүгнэсний дараа дараагийн алхам бол дүгнэлтийн статистикийг ашиглан илүү олон хүн амын талаар дүгнэлт гаргах явдал юм. Энэ үе шатанд судалгааны төлөвлөлтийн үе шатанд гаргасан таамаглалыг шалгаж, статистик дүн шинжилгээг гүнзгийрүүлнэ.

Таамаглалыг шалгах, тооцоолол хийх

Дүгнэлт статистик нь судлаачдад түүвэр мэдээлэлд үндэслэн популяцийн шинж чанарыг урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог. Гол аргууд нь:

• Тооцоолол. Популяцийн параметрүүдийн талаар мэдлэгтэй таамаглал дэвшүүлэх нь дараахь байдлаар илэрхийлэгдэнэ.
  • Онооны тооцоо. Ганц утгууд нь дундаж стрессийн түвшин гэх мэт параметрийг илэрхийлдэг.
  • Интервалын тооцоо. Муж нь параметрийг багтаах магадлалтай бөгөөд алдаа болон тодорхойгүй байдлын буферийг санал болгодог.
• Таамаглалыг шалгах. Түүвэр мэдээлэлд үндэслэн популяцийн нөлөөллийн талаарх таамаглалыг турших. Энэ нь ямар ч нөлөө байхгүй гэсэн итгэл үнэмшлээс эхэлдэг (хачирсан таамаглал) ба статистикийн тестийг ашиглан ажиглагдсан үр нөлөөг үгүйсгэж болох эсэхийг шалгадаг (өөр таамаглал).

Статистикийн ач холбогдол нь тохиолдлын улмаас үр дүн гарах магадлалтай эсэхийг үнэлдэг. 0.05-аас бага p-утга нь ерөнхийдөө чухал үр дүнг харуулж байгаа бөгөөд тэг таамаглалын эсрэг хүчтэй нотолгоог харуулж байна.

Статистикийн туршилтуудыг хэрэгжүүлэх

Статистикийн тестийн сонголт нь судалгааны загвар, өгөгдлийн шинж чанарт тохирсон байдаг.

• Хосолсон t-тест. Эмчилгээний өмнө болон дараа ижил сэдвүүдийн өөрчлөлтийг үнэлдэг бөгөөд энэ нь бидний сэтгэлгээний оролцоо зэрэг судалгаанд туршилтын өмнөх болон дараах харьцуулалт хийхэд тохиромжтой.
  • Жишээ нь. Анхаарал хандуулах сургалтын өмнөх (Дунд = 68.4, SD = 9.4) болон дараах (Дунд = 75.2, SD = 9.8) стрессийн оноог харьцуулж, мэдэгдэхүйц өөрчлөлтийг үнэлэх.
• Корреляцийн туршилт. Анхаарал төвлөрүүлэх дасгалын үргэлжлэх хугацаа, сайн сайхан байдал зэрэг хоёр хувьсагчийн хоорондын хамаарлын хүчийг хэмждэг.
  • Пирсоны корреляцийн тест. Анхаарал хандуулах хугацааны өөрчлөлт нь ажилчдын сайн сайхан байдлын өөрчлөлттэй хэрхэн холбогдож байгааг тоон байдлаар илэрхийлдэг.

Практик жишээ ба контекст

• Туршилтын судалгаа. Анхаарал төвлөрүүлэх судалгааны өгөгдөл дээр хосолсон t-тестийг ашигласнаар стрессийн түвшин мэдэгдэхүйц буурч, t-утга 3.00, p-утга 0.0028 байгаа нь анхаарал төвлөрүүлэх сургалт нь ажлын байрны стрессийг үр дүнтэй бууруулдаг болохыг харуулж байна. Энэхүү олдвор нь ажлын байран дахь стрессийг бууруулахад тустай үйл ажиллагаа болгон анхаарал халамж тавих тогтмол дасгалуудыг ашиглахыг дэмжиж байна. • Корреляцийн судалгаа. Статистикийн туршилтаар батлагдсан дунд зэргийн эерэг хамаарал (r = 0.30) (t-утга = 3.08, p-утга = 0.001) нь удаан хугацааны анхаарал халамжийн сессүүд нь сайн сайхан байдлыг сайжруулдаг болохыг харуулж байна. Анхаарал хандуулах сессийн үргэлжлэх хугацааг уртасгах нь ажилчдын ерөнхий сайн сайхан байдлыг сайжруулж чадна.

Таамаглал, ирээдүйн чиглэлийг харгалзан үзэх

Бидний олж мэдсэн үр дагаврыг бүрэн дүүрэн үнэлэхийн тулд үндсэн таамаглал, цаашдын судалгаа хийх боломжит арга замыг мэдэх нь чухал юм.

• Таамаглал ба хязгаарлалт. Бидний үр дүнгийн найдвартай байдал нь өгөгдөл нь ердийн хэв маягийг дагаж, өгөгдлийн цэг бүр бусдаас хамааралгүй гэсэн таамаглалаас хамаарна. Хэрэв өгөгдөл нь стрессийн оноо гэх мэт ердийн хэв маягийг дагаж мөрдөөгүй бол үр дүнг хазайлгаж, буруу дүгнэлтэд хүргэж болзошгүй юм.
• Харааны хэрэгсэл. Туршилтын өмнөх болон дараах шалгалтын онооны хуваарилалт, мөн сэтгэлгээний дасгалын үргэлжлэх хугацаа, сайн сайхан байдлын хоорондын хамаарлыг харуулсан график, хүснэгтүүдийг нэгтгэн дүгнэлтийг илүү ойлгомжтой, сонирхолтой болгохыг зөвлөж байна. Эдгээр дүрслэл нь үндсэн чиг хандлага, хэв маягийг дүрслэн харуулахад тусалж, өгөгдлийг тайлбарлах чадварыг сайжруулдаг.
• Цаашдын судалгаа. Ирээдүйн судалгаанууд нь сайн сайхан байдалд нөлөөлөх нэмэлт хүчин зүйлсийг олон талт шинжилгээ ашиглан судлах боломжтой машин суралцах. Энэ нь стрессийг бууруулахад нөлөөлж буй хувьсагчдын талаар илүү гүнзгий ойлголтыг олж авах боломжтой.
• Нарийвчилсан шинжилгээ. Олон тооны регрессийн аргуудыг ашиглах нь стресс, сайн сайхан байдалд янз бүрийн хүчин зүйлс хэрхэн нөлөөлж байгааг ойлгоход тусалж, анхаарал болгоомжтой байхын үр нөлөөг илүү өргөн хүрээтэй харах боломжийг олгоно.

Эдгээр таамаглалд анхаарлаа хандуулж, эдгээр чиглэлийг судалснаар та анхаарал халамж тавих арга хэмжээний үр дүнтэй байдлын талаарх ойлголтоо сайжруулж, цаашдын судалгааг удирдан чиглүүлж, бодлогын шийдвэр гаргах болно.

Судалгааны үр дүнг тайлбарлах

Таны статистик шинжилгээний оргил нь таны үр нөлөөг ойлгохын тулд олж мэдсэн зүйлээ тайлбарлах явдал бөгөөд таны анхны таамаглалд хамаарлыг ойлгох явдал юм.

Статистикийн ач холбогдлыг ойлгох

Статистикийн ач холбогдол нь таамаглалыг шалгахад чухал ач холбогдолтой бөгөөд үр дүн нь тохиолдлын улмаас гарч болзошгүй эсэхийг тодорхойлоход тусалдаг. Та үүнийг урьдчилан тогтоосон босготой (ихэвчлэн 0.05) p-утгаа харьцуулах замаар тохируулдаг.

Статистикийн ач холбогдлыг хэрхэн тайлбарлаж байгааг харуулахын тулд бидний сэтгэлгээний судалгааны практик жишээг энд оруулав.

• Туршилтын шинжилгээ. Оюун санааны судалгаанд стрессийн түвшний өөрчлөлтийн хувьд p-утга 0.0027 (0.05 босгоос доош) нь биднийг тэг таамаглалаас татгалзахад хүргэдэг. Энэ нь зөвхөн санамсаргүй өөрчлөлтүүд биш харин анхаарал төвлөрүүлэх дасгалуудтай холбоотой стресс мэдэгдэхүйц буурч байгааг харуулж байна. • Харилцан хамаарлын шинжилгээ. Анхаарал төвлөрүүлэх хугацаа болон сайн сайхан байдлыг судалсан судалгаагаар 0.001-ийн p-утга нь шууд учир шалтгаантай гэсэн үг биш ч гэсэн урт сесс нь сайн сайхан байдлыг сайжруулдаг гэсэн санааг дэмжиж, ихээхэн хамааралтай болохыг харуулж байна.

Үр нөлөөний хэмжээг үнэлэх

Эффектийн хэмжээ нь нөлөөллийн хүчийг хэмждэг бөгөөд үүнийг зөвхөн статистик байдлаар нотлохоос гадна практик ач холбогдлыг онцолж өгдөг. Доор та бидний ухамсарлахуйн судалгаагаар үр нөлөөний хэмжээг харуулсан жишээг харж болно.

• Туршилтын судалгаанд үзүүлэх нөлөөллийн хэмжээ. Анхааралтай байдлаас үүдэлтэй стрессийн түвшний өөрчлөлтийн хувьд Коэний d-г тооцоолохдоо та 0.72 утгыг олох бөгөөд энэ нь дунд болон өндөр практик нөлөөг харуулж байна. Энэ нь сэтгэлгээний сургалт нь стрессийг статистикийн хувьд бууруулаад зогсохгүй практикийн хувьд утга учиртай болохыг харуулж байна. Коэний d-г мэдэхгүй хүмүүсийн хувьд энэ нь түүврийн өгөгдлийн стандарт хазайлттай харьцуулахад хоёр дундаж хоорондын зөрүүний хэмжээг хэмждэг. Коэний д-г тайлбарлах товч гарын авлагыг энд оруулав.
• Корреляцийн судалгаанд үзүүлэх нөлөөллийн хэмжээ. Коэний шалгуурыг авч үзвэл Пирсоны r утга нь 0.30 нь дунд зэргийн нөлөөллийн ангилалд багтдаг. Энэ нь анхаарал төвлөрүүлэх дасгалын үргэлжлэх хугацаа нь ажилчдын сайн сайхан байдалтай дунд зэрэг, бараг мэдэгдэхүйц хамааралтай болохыг харуулж байна. Pearson's r нь хоёр хувьсагчийн хоорондох шугаман холбооны хүчийг хэмждэг. Pearson's r болон түүний тайлбарын талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсвэл, энд дарна уу.

Шийдвэр гаргахдаа гарсан алдааг харгалзан үзэх

Статистикийн дүн шинжилгээ хийхдээ судалгааны өгөгдлөөс гаргасан дүгнэлтэд ихээхэн нөлөөлж болзошгүй шийдвэрийн алдааг анхаарч үзэх нь чухал юм.

• I төрлийн алдаа Хэрэв та жинхэнэ тэг таамаглалыг буруу няцаах юм бол энэ нь тохиолддог бөгөөд энэ нь програм нь үр дүнтэй биш үед үр дүнтэй болохыг харуулж магадгүй юм. Үүнийг ихэвчлэн "худал эерэг" гэж нэрлэдэг.
• II төрлийн алдаа Энэ нь та "хуурамч сөрөг" гэж нэрлэгддэг хөндлөнгийн оролцооны бодит үр нөлөөг алдаж болзошгүй хуурамч хоосон таамаглалаас татгалзаж чадаагүй үед тохиолддог.

Эдгээр алдааны эрсдлийг тэнцвэржүүлэх нь ач холбогдлын түвшинг анхааралтай авч үзэх, судалгааны загвартаа хангалттай хүчийг хангах явдал юм. Эдгээр алдааг багасгах стратеги нь:

• Түүврийн хэмжээг нэмэгдүүлэх. Томоохон дээж нь алдааны хүрээг багасгаж, судалгааны хүчийг нэмэгдүүлдэг бөгөөд энэ нь II төрлийн алдаа гаргах магадлалыг бууруулдаг.
• Тохиромжтой ач холбогдлын түвшинг ашиглах. Альфа түвшинг (жишээ нь, 0.05-аас 0.01 хүртэл) тохируулах нь I төрлийн алдаа гарах магадлалыг бууруулж болох ч энэ нь түүврийн хэмжээг зохих ёсоор тохируулахгүй бол бодит нөлөөллийг илрүүлэх хүчийг бууруулж болзошгүй юм.
• Эрчим хүчний шинжилгээ хийх. Өгөгдөл цуглуулахаас өмнө эрчим хүчний шинжилгээ хийх нь өгөгдсөн хэмжээний үр нөлөөг хүссэн итгэлийн түвшинд илрүүлэхэд шаардагдах хамгийн бага түүврийн хэмжээг тодорхойлоход тусалдаг бөгөөд ингэснээр I болон II төрлийн алдааны эрсдлийг хоёуланг нь удирдахад тусалдаг.

Эрдмийн бүрэн бүтэн байдлыг хангах

Судалгааны үр дүнг тайлбарласны дараа, судалгаагаа дуусгахын өмнө ажлынхаа үнэн зөв, бүрэн бүтэн байдлыг хангах нь маш чухал юм. Ашиглах Бидний хулгайлах хэрэг шалгагч Шинжилгээний эх сурвалж, эх сурвалжийг зөв иш татсан эсэхийг баталгаажуулах. Энэхүү дэвшилтэт хэрэгсэл нь ижил төстэй байдлын нарийвчилсан оноог өгдөг бөгөөд нарийн тохиолдлуудыг илрүүлэх нарийн алгоритмуудыг ашигладаг. plagiarism, мөн таны шинжилгээний зарим хэсгийг эх биш гэж үзэх магадлалыг харуулсан эрсдэлийн оноог багтаасан болно. Энэ нь мөн бүх лавлагааг үнэн зөв хүлээн зөвшөөрөхийн тулд ишлэлд дүн шинжилгээ хийж, эрдэм шинжилгээний болон мэргэжлийн аль алинд нь чухал ач холбогдолтой судалгааны найдвартай байдлыг бэхжүүлдэг.

Нэмж хэлэхэд, Бидний баримт бичгийн засвар үйлчилгээ Бичсэн баримтаа сайтар хянаж, тодорхой, тууштай байхын тулд дүрмийн болон цэг таслалын алдааг засаарай. Манай чадварлаг редакторууд таны текстийг засварлаад зогсохгүй ерөнхий урсгал, уншигдах чадварыг сайжруулснаар статистик дүн шинжилгээг илүү анхаарал татахуйц, ойлгоход хялбар болгодог. Агуулга, бүтэц, хэл, хэв маягийг боловсронгуй болгосноор бид танд олж мэдсэн зүйлээ үзэгчдэд илүү үр дүнтэй хүргэхэд тусална.

Эдгээр үйлчилгээг нэгтгэх нь таны судалгааны үр дүнгийн найдвартай байдлыг нэмэгдүүлж, шинжлэх ухааны үндэслэлийг нэмэгдүүлж, статистик дүн шинжилгээнд судалгааныхаа танилцуулгыг дээшлүүлнэ. Энэхүү нарийн ширийн зүйлийг анхаарч үзэх нь таны эцсийн баримт бичиг нь эрдэм шинжилгээний шударга байдал, мэргэжлийн ур чадварын хамгийн өндөр стандартад нийцэж байгааг баталгаажуулдаг.

Статистикийн үр дүнтэй дүн шинжилгээ хийх програм хангамжийн хэрэгслүүд

Статистикийн шинжилгээний практик хэрэглээ, онолын үндэслэлийг судалж үзэхэд зөв програм хангамжийн хэрэгслийг сонгох нь маш чухал юм. Эдгээр хэрэгслүүд нь таны судалгааны үр ашиг, гүн гүнзгий байдлыг сайжруулж, илүү боловсронгуй дүн шинжилгээ хийх, илүү тодорхой ойлголт өгөх боломжийг олгодог. Доор бид хамгийн өргөн хэрэглэгддэг статистикийн программ хангамжийн зарим хэрэгслийг тоймлон, тэдгээрийн давуу тал, ердийн хэрэглээний тохиолдлуудыг дэлгэрэнгүй тайлбарлаж, таны хэрэгцээнд хамгийн сайн тохирохыг сонгоход тусална.

R

R нь статистикийн тооцоолол, графикт зориулагдсан үнэгүй програм хангамжийн орчин юм. Өргөн хүрээний багц, нарийн төвөгтэй статистик загварчлалын хүчирхэг чадвараараа алдартай R нь статистикийн дэвшилтэт журам шаарддаг судлаачдад онцгой ач холбогдолтой юм. Энэ нь өргөн хүрээний тохируулга, нарийвчилсан график дүрслэлийг дэмждэг тул нарийн төвөгтэй дүн шинжилгээ хийхэд тохиромжтой.

Python

Python-ийн энгийн байдал, олон талт байдал нь үүнийг NumPy, SciPy, панда зэрэг номын сангуудаар дэмжигдсэн статистик дүн шинжилгээнд гол зүйл болгосон. Энэ хэл нь өгөгдлийн шинжилгээ хийж эхэлж буй хүмүүст тохиромжтой бөгөөд энгийн синтакс, өгөгдөл боловсруулах хүчирхэг чадварыг санал болгодог. Python нь машин сургалт болон том хэмжээний өгөгдлийн дүн шинжилгээг нэгтгэсэн төслүүдэд шилдэг юм.

SPSS (Нийгмийн шинжлэх ухааны статистикийн багц)

SPSS нь хэрэглэгчдэд ээлтэй интерфэйсээрээ илүүд үздэг бөгөөд програмчлалын өргөн мэдлэггүй судлаачдад статистикийн цогц дүн шинжилгээ хийх боломжтой болгодог. Энэ нь ялангуяа нийгмийн шинжлэх ухаанд ихэвчлэн хийдэг судалгааны мэдээллийн дүн шинжилгээ болон бусад судалгаанд үр дүнтэй байдаг. График хэрэглэгчийн интерфэйс (GUI) нь хэрэглэгчдэд нарийн төвөгтэй кодчилол гэхээсээ илүү энгийн цэс, харилцах цонхоор дамжуулан статистикийн тест хийх боломжийг олгодог бөгөөд үүнийг тайлбарлах статистикийн найдвартай, ойлгомжтой хэрэгсэл болгодог.

SAS (Статистик шинжилгээний систем)

SAS нь дэвшилтэт аналитик, бизнесийн тагнуул, өгөгдлийн менежментийн найдвартай байдалаараа алдартай тул эрүүл мэнд, эм зүй зэрэг салбарт илүүд үздэг. Энэ нь том өгөгдлийн багцыг үр ашигтайгаар удирдаж, олон талт шинжилгээнд зориулж нарийвчилсан гаралтыг өгдөг бөгөөд энэ нь таны олдворуудын үнэн зөв, тууштай байдлыг хангахад чухал ач холбогдолтой юм.

Статистикийн шинжилгээний програм хангамжийн харьцуулсан тойм

Програм хангамж	Хүч чадал	Ердийн хэрэглээний тохиолдол	Зардлын	Хэрэглэгчийн нийгэмлэг
R	Өргөн хүрээний багц, дэвшилтэт загварчлал	Статистикийн цогц шинжилгээ	Чөлөөт	Том, идэвхтэй
Python	Олон талт байдал, хэрэглэхэд хялбар	Машины сургалт, том хэмжээний мэдээллийн дүн шинжилгээ	Чөлөөт	Өргөн хүрээтэй, олон нөөц
SPSS	Хэрэглэгчдэд ээлтэй GUI, эхлэгчдэд тохиромжтой	Судалгааны өгөгдөл, дүрсэлсэн статистик	Төлбөртэй	IBM, академи сайн дэмжсэн
SAS	Том өгөгдлийн багцыг зохицуулдаг, бат бөх гаралт	Эрүүл мэнд, эм зүй	Төлбөртэй	Мэргэжлийн, салбарын хүчирхэг

Статистикийн програм хангамжийг ашиглаж эхлэх

Эдгээр хэрэглүүрийг шинээр ашиглаж байгаа хүмүүсийн хувьд олон тооны онлайн заавар, эх сурвалжууд нь онолын мэдлэг болон практик хэрэглээний хоорондын зөрүүг арилгахад тусална.

• R. Эхлэгчдэд вектор, матриц, өгөгдлийн хүрээний үндсийг эзэмшсэн үндсэн R багцаас эхлэх хэрэгтэй. Нарийвчилсан графикт зориулсан ggplot2 эсвэл машин сурахад зориулсан карет зэрэг CRAN-аас нэмэлт багцуудыг судлах нь таны дүн шинжилгээ хийх чадамжийг улам сайжруулах болно.
• Python. Python-ийн үндсэн хичээлүүдээс эхэл Python.org. Үндсэн ойлголтуудыг сурсны дараа аналитик ур чадвараа өргөжүүлэхийн тулд Pandas гэх мэт өгөгдлийн шинжилгээний сангууд болон Matplotlib зэрэг дүрслэлийн сангуудыг суулгаарай.
• SPSS. SPSS-ийг хөгжүүлсэн IBM компани нь шинэ хэрэглэгчдэд SPSS-ийн чадавхийг ойлгоход нь туслахын тулд нарийвчилсан баримт бичиг, үнэгүй туршилтуудыг санал болгодог бөгөөд үүнд автоматжуулсан даалгаварт зориулсан синтакс засварлагч орно. Энэхүү хандалт нь статистикийн программ хангамжид шинээр нэвтэрч буй хүмүүст онцгой ач холбогдолтой бөгөөд статистикийн нарийн төвөгтэй ажлуудыг хэрэглэгчдэд ээлтэй танилцуулах боломжийг олгодог.
• SAS. SAS их сургуулийн хэвлэл нь SAS програмчлал болон статистик дүн шинжилгээний талаарх ойлголтоо гүнзгийрүүлэх хүсэлтэй оюутан, судлаачдад зориулсан үнэ төлбөргүй сургалтын платформыг санал болгодог.

Тохиромжтой программ хангамжийг сонгон, түүний үйл ажиллагааг судлах цаг гаргаснаар та статистик шинжилгээнийхээ чанар, цар хүрээг эрс сайжруулж, илүү гүнзгий дүгнэлт, үр дүнтэй судалгааны үр дүнд хүргэх боломжтой.

Дүгнэлт

Энэхүү гарын авлага нь нарийн төвөгтэй өгөгдлийг янз бүрийн салбарт хэрэгжүүлэх боломжтой ойлголт болгон хувиргахад статистик дүн шинжилгээ хийх чухал үүргийг онцолсон. Таамаглал дэвшүүлэх, мэдээлэл цуглуулахаас эхлээд үр дүнд дүн шинжилгээ хийх, тайлбарлах хүртэлх үе шат бүр нь таны шийдвэр гаргах, судалгааны ур чадварыг сайжруулдаг бөгөөд энэ нь сурлага, мэргэжлийн түвшинд ахиц дэвшил гаргахад чухал ач холбогдолтой юм. R, Python, SPSS, SAS гэх мэт статистикийн хэрэгслийг эзэмших нь хэцүү байж болох ч илүү хурц ойлголт, илүү ухаалаг шийдвэр, илүү хүчтэй судалгаа зэрэг давуу талтай. Хэрэгсэл бүр нь нарийн төвөгтэй өгөгдлийн шинжилгээг үр дүнтэй удирдах өвөрмөц чадварыг санал болгодог. Статистикийн ур чадвараа сайжруулахын тулд онлайн нөөц, заавар, олон нийтийн дэмжлэгийг ашигла. Эдгээр нөөцүүд нь статистикийн шинжилгээний нарийн төвөгтэй байдлыг хялбаршуулж, таныг чадварлаг байлгах боломжийг олгоно. Статистикийн дүн шинжилгээ хийх ур чадвараа дээшлүүлснээр та судалгаа, мэргэжлийн амьдралдаа шинэ боломжуудыг нээх болно. Эдгээр арга техникийг үргэлжлүүлэн суралцаж, хэрэгжүүлээрэй, өгөгдлийн багц бүр түүхтэй гэдгийг санаарай. Зөв хэрэглүүртэй бол та үүнийг ойлгомжтойгоор хэлэхэд бэлэн байна.